doktorant
Faculty of Electrical Engineering, Automatics, Computer Science and Biomedical Engineering WEAIiIB-kis
ORCID: brak
ResearcherID: brak
Scopus: 57202968414
An entropy-based car failure detection method based on data acquisition pipeline / Bartosz KOWALIK, Marcin SZPYRKA // Entropy [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 1099-4300. — 2019 vol. 21 iss. 4 art. no. 426, s. 1–16. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 16, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2019-04-22. — tekst: https://www.mdpi.com/1099-4300/21/4/426/pdf
keywords: entropy, data mining, car failure detection
Zobacz pełny wykaz publikacji Autora/Autorów: Marcin Szpyrka
cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.3390/e21040426
Architecture of on-line data acquisition system for car on-board diagnostics / Bartosz KOWALIK, Marcin SZPYRKA // MATEC Web of Conferences [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 2261-236X. — 2019 vol. 252 art. no. 02003, s. 1–5. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 5, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2019-01-14. — III international conference of Computational Methods in Engineering Science (CMES'18) : Kazimierz Dolny, Poland, November 22–24, 2018. — tekst: https://www.matec-conferences.org/articles/matecconf/pdf/2019/01/matecconf_cmes2018_02003.pdf
brak zdefiniowanych słów kluczowych
cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.1051/matecconf/201925202003
Online environment for data acquisition from car sensors — Środowisko on-line do akwizycji danych z sensorów samochodowych / Bartosz KOWALIK, Marcin SZPYRKA // Automatyka = Automatics ; ISSN 1429-3447. — Tytuł poprz.: Automatyka : półrocznik Akademii Górniczo-Hutniczej im. Stanisława Staszica w Krakowie. — 2019 vol. 23 no. 1, s. 7–16. — Bibliogr. s. 15–16, Abstr., Streszcz.. — tekst: http://journals.bg.agh.edu.pl/AUTOMAT/2019.23.1/automat.2019.23.1.7.pdf
słowa kluczowe: sensory, system akwizycji danych, motoryzacja, aplikacja Torque PRO
keywords: data acquisition system, car sensors, Torque PRO application
cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.7494/automat.2019.23.1.7